Python中CSV文件处理全攻略

一、CSV 格式简介

CSV 格式是一种以纯文本形式存储表格数据的文件格式，用特定分隔符（通常是逗号）隔开不同字段。例如，一条包含姓名、年龄和城市的记录，在 CSV 文件中可能表示为"Alice,25,New York"。虽然 CSV 格式被广泛应用，但由于缺乏统一标准，不同应用程序生成的 CSV 文件在格式细节上可能存在差异，这给数据处理带来了挑战。不过，其大致结构相似，使得编写通用处理模块成为可能。

二、csv模块核心内容

（一）模块函数

• csv.reader(csvfile, dialect='excel', \**fmtparams)：该函数用于创建一个reader对象，从给定的csvfile中读取数据。csvfile可以是文件对象或包含字符串的可迭代对象，打开文件时需设置newline=''。dialect参数指定 CSV 变种，默认为'excel'，也可通过list_dialects()函数获取已注册变种名称或自定义Dialect子类实例来设置。fmtparams用于覆盖当前变种的单个格式参数。例如：

import csv
with open('eggs.csv', newline='') as csvfile:
    spamreader = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|')
    for row in spamreader:
        print(', '.join(row))

• csv.writer(csvfile, dialect='excel', \**fmtparams)：返回一个writer对象，将数据转换为带分隔符的字符串写入csvfile。csvfile需具有write()方法，打开文件时同样要设置newline=''。dialect和fmtparams作用与reader函数类似。示例如下：

import csv
with open('eggs.csv', 'w', newline='') as csvfile:
    spamwriter = csv.writer(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
    spamwriter.writerow(['Spam'] * 5 + ['Baked Beans'])
    spamwriter.writerow(['Spam', 'Lovely Spam', 'Wonderful Spam'])

• 其他函数：csv.register_dialect(name, [dialect, **fmtparams])用于注册自定义 CSV 变种；csv.unregister_dialect(name)删除已注册变种；csv.get_dialect(name)获取指定变种；csv.list_dialects()返回所有已注册变种名称；csv.field_size_limit([new_limit])获取或设置解析器允许的最大字段大小。

（二）模块类

• csv.DictReader(f, fieldnames=None, restkey=None, restval=None, dialect='excel', \*args, \**kwds)：创建的对象类似常规reader，但将每行数据映射为字典，键由fieldnames指定。若fieldnames未提供，则文件第一行数据用作字段名并从结果中去除；若提供了，则第一行数据包含在结果中。多余字段数据会存储在以restkey为键的列表中（默认为None），缺失字段用restval填充（默认为None）。例如：

import csv
with open('names.csv', newline='') as csvfile:
    reader = csv.DictReader(csvfile)
    for row in reader:
        print(row['first_name'], row['last_name'])

1. csv.Dialect：是一个容器类，通过其属性定义 CSV 文件的格式处理方式，如双引号、空白符、分隔符等的处理规则。不同的Dialect子类对应不同的 CSV 文件格式变种，例如csv.excel定义了 Excel 生成的 CSV 文件的常规属性，csv.excel_tab对应 Excel 生成的制表符分隔的 CSV 文件，csv.unix_dialect适用于 UNIX 系统生成的 CSV 文件（以'\n'为换行符，所有字段用引号包围） 。
2. csv.Sniffer：用于推断 CSV 文件的格式。sniff(sample, delimiters=None)方法分析给定样本数据，返回包含格式参数的Dialect子类；has_header(sample)方法判断样本数据首行是否为列标题，但这是一个粗略的启发式方法，可能出现误判。使用示例：

with open('example.csv', newline='') as csvfile:
    dialect = csv.Sniffer().sniff(csvfile.read(1024))
    csvfile.seek(0)
    reader = csv.reader(csvfile, dialect)
    # 处理CSV文件内容

（三）模块常量

csv模块定义了多个常量，用于控制writer和reader对象的引号处理行为。如csv.QUOTE_ALL指示writer给所有字段加引号；csv.QUOTE_MINIMAL仅为包含特殊字符的字段加引号；csv.QUOTE_NONNUMERIC为非数字字段加引号，并让reader将未加引号的字段转换为float类型；csv.QUOTE_NONE不使用引号引出字段，输出数据中定界符前需加转义符；csv.QUOTE_NOTNULL为不为None的字段加引号；csv.QUOTE_STRINGS总是为字符串字段加引号 。需要注意的是，在 Python 3.12 中，QUOTE_NOTNULL和QUOTE_STRINGS对reader对象的行为存在 bug，该问题在 Python 3.13 中得到修复。

（四）模块异常

csv.Error异常由csv模块中发生错误的函数抛出，在编写代码处理 CSV 文件时，可通过捕获该异常来处理可能出现的错误，如文件格式错误、字段解析错误等。例如：

import csv, sys
filename ='some.csv'
with open(filename, newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    try:
        for row in reader:
            print(row)
    except csv.Error as e:
        sys.exit(f'file {filename}, line {reader.line_num}: {e}')

三、变种与格式参数

不同的 CSV 文件可能在分隔符、引号处理、行终止符等格式上存在差异，csv模块通过Dialect类的子类和格式参数来应对这些差异。Dialect类支持以下属性：

在创建reader或writer对象时，可以指定dialect参数（字符串或Dialect子类实例），也可以单独指定格式参数来覆盖dialect中的默认设置。

四、Reader 对象与 Writer 对象

（一）Reader 对象

Reader对象（包括DictReader实例和reader()函数返回的对象）用于读取 CSV 数据。它具有以下方法和属性：

1. 方法：__next__()方法返回可迭代对象的下一行数据，根据当前Dialect解析，可通过next(reader)调用。
2. 属性：dialect属性为只读，用于获取当前解析使用的变种描述；line_num属性记录源迭代器已读取的行数，与返回的记录数可能不同，因为记录可能跨越多行。DictReader对象还有fieldnames属性，用于获取字段名称，若创建对象时未传入，则在首次访问或读取第一条记录时初始化。

（二）Writer 对象

Writer对象（包括DictWriter实例和writer()函数返回的对象）负责将数据写入 CSV 文件。其方法和属性如下：

1. 方法：writerow(row)方法将row写入文件对象，按当前Dialect格式化，返回底层文件对象write方法的返回值；writerows(rows)方法将rows中的所有元素写入文件对象。DictWriter对象的writeheader()方法用于写入一行字段名称（构造函数中指定），返回csvwriter.writerow()方法的返回值。
2. 属性：dialect属性为只读，供writer使用，用于获取当前写入使用的变种描述。

五、实际应用示例

（一）基本读写操作

1. 读取 CSV 文件：使用csv.reader读取文件，逐行打印数据。

import csv
with open('some.csv', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f)
    for row in reader:
        print(row)

• 写入 CSV 文件：利用csv.writer将数据写入文件。

import csv
with open('some.csv', 'w', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows([['data1', 'data2'], ['data3', 'data4']])

（二）处理特殊格式文件

处理非标准 CSV 格式文件时，需根据文件格式特点设置相应的参数。例如，处理以冒号为分隔符且不使用引号的文件：

import csv
with open('passwd', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=':', quoting=csv.QUOTE_NONE)
    for row in reader:
        print(row)

（三）注册自定义变种

若项目中频繁使用特定格式的 CSV 文件，可注册自定义变种。例如：

import csv
csv.register_dialect('unixpwd', delimiter=':', quoting=csv.QUOTE_NONE)
with open('passwd', newline='') as f:
    reader = csv.reader(f, 'unixpwd')

（四）处理字符串数据

虽然csv模块不直接支持解析字符串，但可以通过将字符串包装成可迭代对象来处理。例如：

import csv
for row in csv.reader(['one,two,three']):
    print(row)

总结

Python 的csv模块为 CSV 文件处理提供了全面且灵活的工具。通过掌握csv模块的函数、类、常量以及变种与格式参数的设置，开发者能够高效地读取、写入和处理各种格式的 CSV 文件。在实际应用中，要根据 CSV 文件的具体格式特点选择合适的方法和参数，同时注意处理可能出现的错误情况，确保数据处理的准确性和稳定性。

以上就是Python中CSV文件处理全攻略的详细内容，更多关于Python CSV文件处理的资料请关注脚本之家其它相关文章！